AI在公路养护与管理中的应用

20XX/XX/XXAI在公路养护与管理中的应用汇报人:XXXCONTENTS目录01

公路养护管理的现状与挑战02

AI技术赋能公路养护的核心优势03

公路病害AI检测技术体系04

AI驱动的公路智能巡检系统CONTENTS目录05

公路智慧养护决策支持体系06

AI在公路运营管理中的创新应用07

技术实践与典型案例分析08

未来发展趋势与挑战公路养护管理的现状与挑战01公路基础设施的战略地位公路作为现代交通体系的核心组成部分，直接关系到国民经济发展与民众出行便捷性，是保障社会运转和区域联通的关键基础设施。公路病害的主要类型与成因长期承受重载交通、自然环境侵蚀及设计施工缺陷等因素影响，公路易出现裂缝、坑槽、车辙、桥梁裂缝及支座脱空等病害。病害对交通安全与经济的威胁病害若不及时处理，将严重威胁道路安全，增加维护成本，甚至导致交通事故；据统计，全球超三分之一桥梁存在不同程度病害，我国2023年公路桥梁检测中约15%被列为重点关注对象。传统养护模式的局限性传统人工检测耗时长、效率低，依赖经验判断，易受天气交通影响，如完成100公里双向巡查，传统人工需3人16小时，且存在漏检误判风险。公路基础设施的重要性与病害影响传统养护模式的局限性分析人工巡检效率低下，受环境制约大传统人工巡检高度依赖人员驾车低速行驶、肉眼观察，遇到疑似病害还需停车勘查。完成100公里路段双向巡查和病害识别，传统人工巡查需3人配合，耗时长达16小时，且易受天气、交通流量等因素限制。病害识别主观性强，精度与标准不统一传统人工检测易受个人经验影响，对病害的判断和记录方式不尽相同，导致漏检率较高，且难以实现同一病害在不同时间、不同人员手中获得一致判定结果，影响监理工作的客观性和公信力。养护决策经验驱动，缺乏数据支撑养护决策依赖“凭经验、看表象”，过度养护造成资源空耗，或因对病害发展趋势判断不足导致“被动修补”，无法实现从“事后补救”到“预防性养护”的跨越，养护资金使用效率不高。安全风险高，作业模式亟待升级人工巡检过程中，人员下车查看病害存在交通安全隐患，且对于大型桥梁的高耸桥塔、水下基础等物理盲区，传统检测手段难以触及，病害发现与复核往往需要占道审批、桥检车作业，流程长达数周。行业智能化转型的迫切需求

传统养护模式效率瓶颈凸显传统人工巡检高度依赖经验，效率低下。如河南交投测试显示，完成100公里双向巡查，人工需3人16小时，AI巡查仅需2人4.2小时，效率提升近4倍。

数据孤岛与决策经验化问题突出传统养护存在“数据孤岛”现象，检测与评估脱节，决策依赖人工经验，易导致过度养护或养护不足。AI技术可整合多源数据，实现从“经验驱动”到“数据驱动”的转变。

安全风险与成本压力双重挑战人工巡检需停车勘查，存在安全隐患。同时，公路里程增长与养护资源有限的矛盾加剧成本压力。AI巡检实现“不停车检测”，消除安全风险，且长期可降低人力成本。

精准化与预防性养护需求升级传统“坏了再修”的被动养护模式难以满足现代公路安全需求。AI技术可精准识别细微病害，结合历史数据预测发展趋势，推动养护从“被动修补”向“预防性养护”跨越。AI技术赋能公路养护的核心优势02检测效率的跨越式提升单日检测里程大幅增长通过部署车载AI巡检系统，单日检测里程较传统人工巡检显著增加，有效缩短了全域路网的检测周期，改变了以往依赖人力、受制于天气的被动局面。单位时间巡查效率数倍提升以河南S38新阳高速等路段试点为例，完成100公里路段双向巡查和病害识别，AI巡查仅需约4.2小时，较传统人工巡查16小时，效率提升近4倍。海量图像数据高速处理能力AI识别效率可达每小时10万张图像（覆盖5万平方米路面），如云南省玉溪市易门县采用自动检测车，AI识别效率较人工提升20倍，为养护决策提供高效数据支撑。病害识别的精准化突破

多模态数据融合提升识别精度AI技术通过融合无人机航拍图像、车载高清摄像头数据及地面传感器信息，实现对裂缝、坑槽、车辙等病害的多维度分析。例如，云南省玉溪市易门县采用自动检测车，结合激光照明高清相机，最小分辨率达1-3毫米，精准识别微小破损。

深度学习算法优化复杂场景识别针对冻胀、沉陷、雨雪、低光照等复杂环境，AI通过专项样本库训练与算法迭代，提升目标判别精准度。如青海省公路局通过相机自动曝光参数优化，有效缓解强光过曝问题，确保病害识别稳定性。

量化指标支撑科学评估AI系统可对病害宽度、面积等关键指标进行量化测量，推动评估从定性描述向数据分析转变。河南交投在S38新阳高速试点中，AI对8类常见病害平均识别准确率达93.9%，坑槽、网裂等病害识别准确率达100%。

边缘计算实现实时高效识别车载AI智能巡查设备结合边缘计算技术，可在车辆正常行驶时实时拍摄并识别路面图像，实现“不停车检测”。湖北公路智能AI巡检系统识别效率较人工提升30-50倍，单日内可完成大规模路段扫描与分析。数据驱动的养护需求预测AI通过分析历史养护数据、交通流量数据及路况监测数据，运用机器学习算法预测不同路段未来养护需求，帮助管理部门提前规划养护资源，确定养护优先级，使养护工作更具针对性和前瞻性。智能推荐养护方案根据公路的具体病害情况、交通流量、地理位置等因素，AI系统从预设养护方案库中智能推荐最合适的养护方案。例如，对车流量大且路面出现中度裂缝的路段，推荐采用快速高效的微表处养护技术。养护资源的优化配置AI实时监控养护设备使用状态和库存材料信息，通过智能分析合理安排设备调度和维护计划，优化材料采购、存储和配送。同时，结合养护任务及人员技能、位置等信息，制定科学的人力资源调度方案，提高资源利用效率。AI决策大脑辅助科学决策AI智能体搭载的“AI决策大脑”能自动解析监测数据，生成针对性养护方案，助力节约养护资金。如广西交科集团的AI智能体“科宝”，可实现从传统依赖人工经验向科学智能决策的跨越，提升养护决策的科学性与精准性。养护决策的智能化升级长期运营的经济性效益

01人力成本显著降低AI检测技术大幅减少人工依赖，如河南交投AI巡查较传统人工效率提升近4倍，100公里双向巡查仅需2人4.2小时，传统人工需3人16小时，有效降低人力投入与管理成本。

02养护资金使用效率优化通过精准病害识别与优先级排序，实现养护资源靶向投入。如AI系统自动生成含位置、类型、尺寸的量化报告，助力从"被动修补"转向"预防性养护"，降低病害扩展导致的高额维修费用。

03全生命周期成本控制长期来看，AI技术虽初期投入较高，但通过提前干预、延长公路使用寿命实现成本节约。如云南玉溪市农村公路AI检测效率提升20倍，为养护决策提供数据支撑，减少无效养护支出，降低全周期社会成本。公路病害AI检测技术体系03车载智能检测设备车载AI智能巡查设备安装在普通巡查车上，以正常速度行驶时自动拍摄路面图像并实时识别病害。如河南交投在S38新阳高速等路段测试，AI对8类常见病害平均识别准确率达93.9%，巡查效率较传统人工提升近4倍。无人机巡检系统无人机搭载高清可见光摄像头与红外成像设备，可穿透复杂天气条件进行大范围快速巡检，实现“空中发现—问题上报—立案批转—处理反馈—事件核查”流程闭环，如浙江省杭州市余杭区应用于重要交通枢纽及公路养护。地面传感器网络在公路沿线安装车辆荷载传感器、路面状况传感器（检测平整度、车辙深度、裂缝等）、气象传感器等，实时采集交通流量、路面应变、温度、湿度等数据，为AI分析提供基础，如鄂州机场高速引入多参量光纤光栅阵列传感网。智能检测机器人桥梁智能检测机器人融合3D打印、AI图像识别等技术，攻克高耸桥梁检测盲点、安全风险大等难题，实现病害定位、定量与三维重构；智检机器人实现样品检测到报告签章全流程自动化，效率提升近3倍、成本下降60%。多源数据采集技术与设备深度学习算法在病害识别中的应用

01卷积神经网络（CNN）与路面病害识别CNN通过局部连接和权重共享，能有效提取路面图像中的裂缝、坑槽、车辙等病害特征。河南交投工程管理咨询有限公司在S38新阳高速等路段测试中，AI对8类常见病害平均识别准确率达93.9%，坑槽、网裂等识别准确率达100%。

02长短期记忆网络（LSTM）与结构病害预测LSTM适用于处理序列数据，可挖掘历史监测数据规律，预测混凝土强度发展异常及结构耐久性。如DeepSeek系统结合LSTM，能基于温度、湿度等传感器数据，实现混凝土结构物强度的多因素建模预测。

03多模态大模型与复杂场景识别多模态大模型融合图像、视频及传感器数据，提升复杂环境适应性。如湖北公路智能AI巡检系统，集成深度学习模型与摄影测量技术，实现路面、交安设施、桥梁伸缩缝等多类病害自动化识别，检出率超90%，效率较人工提升30-50倍。

04U-Net+注意力模块与腐蚀识别U-Net模型结合注意力机制，可精准定位桥梁等结构物表面腐蚀区域。广西交科集团研发的桥梁智能检测机器人，采用该技术实现病害定位、定量与三维重构，攻克高耸桥梁检测盲点难题，技术达到国际先进水平。路面病害智能检测实践案例河南交投高速公路AI巡查

在S38新阳高速等路段试点测试中，AI对8类常见病害平均识别准确率达93.9%，坑槽、网裂等病害识别准确率达100%。完成100公里双向巡查仅需约4.2小时，效率较传统人工提升近4倍，并消除人员下车查看的安全隐患。云南玉溪农村公路AI检测

采用4辆自动检测车同步检测1000多公里农村公路，AI识别效率达每小时10万张图像（覆盖5万平方米路面），较人工识别效率提升20倍，最小分辨率达1-3毫米，可精准识别破损、坑槽、裂缝等病害。湖北公路智能AI巡检系统

由湖北省交投集团自主研发，实现路面病害、路侧交安设施损坏等多类病害自动化快速采集及高精度定位，病害检出率超90％，识别效率较人工提升30－50倍。已部署55台套，覆盖6559公里高速公路。青海国省干线AI巡检应用

在湟源、海西等公路总段试点应用AI巡检技术，完成41条路段5285公里巡查，智能识别并记录路面各类病害35万条，成功采集生成病害、资产及交安设施等结构化数据，为全省推广提供经验。混凝土结构AI无损检测系统基于DeepSeek系统实现混凝土结构无损检测，涵盖数据处理与分析、强度预测与评估、图像识别分析等维度。可挖掘历史数据规律，实时处理传感器采集的温度、湿度等数据，预测混凝土强度发展异常，评估结构耐久性。桥梁裂缝与缺陷AI识别利用深度学习算法对桥梁表面裂缝、磨损等缺陷进行检测。结合无人机或高清摄像头采集图像，AI系统能够识别并分类微小的病害特征，精度远超人工肉眼检测，有效避免漏检和误判。桥梁智能巡检机器人应用融合3D打印、AI图像识别等技术的桥梁智能检测机器人，如拉索、爬壁机器人，攻克高耸桥梁检测盲点、安全风险大等难题，实现病害定位、定量与三维重构，技术达到国际先进水平。多模态数据融合检测方案构建“天—空—地—海”协同智能巡检体系，卫星提供宏观区域形变数据，无人机高精度采集影像，地面视频监控与传感器捕捉微观动态，水下机器人探测水下基础，实现桥梁全方位、无死角的AI辅助无损检测。桥梁结构物AI无损检测技术AI驱动的公路智能巡检系统04车载AI智能巡查系统架构与应用系统核心硬件组成车载AI智能巡查系统主要由智能网络高清摄像机、北斗全频定位模块、AI识别算法终端和PAD交互终端构成，实现病害图像采集、定位与初步分析一体化。关键技术与算法支撑系统集成深度学习图像识别算法，内置300余种AI深度学习算法，对非变形类路面病害、交安设施异常等识别率晴雨天均高达90%以上，如河南交投试点中坑槽、网裂识别准确率达100%。高效数据采集与传输采用“机械式防抖+星光级夜视”车载摄像机，结合5G传输与视频编解码技术，实现高频定位与桩号位置判定，确保数据清晰度与传输效率，可每小时处理10万张图像（覆盖5万平方米路面）。典型应用成效与优势相较于传统人工巡查，系统效率提升近4倍，如完成100公里双向巡查仅需约4.2小时、2人协作，且实现“不停车检测”，消除人员下车查看安全隐患，推动养护从“被动修补”向“预防性养护”转变。无人机巡检与AI图像分析技术

无人机巡检的技术优势无人机低空巡检具有效率高、视域宽、机动性强、受地域影响小等优势，能够穿透夜幕与复杂天气条件，快速获取路面、桥梁、边坡等设施的高清图像数据，大幅提升巡检安全性与覆盖范围。

AI图像识别核心算法应用采用卷积神经网络（CNN）等深度学习算法，对无人机采集的图像进行智能分析，可精准识别裂缝、坑槽、网裂、交安设施损坏等病害，如河南交投AI系统对8类常见病害平均识别准确率达93.9%，坑槽、网裂识别准确率达100%。

全链条闭环管理模式构建“即时发现—实时预警—高效处置—重点巡查”的闭环工作模式，无人机采集数据经AI分析后，自动生成病害分布图、位置及量化信息，为养护决策提供数据支撑，推动养护从“被动响应”向“预测性维护”升级。

典型应用案例与成效浙江余杭区应用无人机巡检重要交通枢纽及公路，通过“空中发现—问题上报—立案批转—处理反馈—事件核查”流程，及时发现路面破损等问题；湖北公路智能AI巡检系统结合无人机实现病害检出率超90%，识别效率较人工提升30－50倍。“天—空—地—海”立体巡检网络01卫星遥感：宏观区域形变监测未来可通过卫星开展宏观监测，提供宏观区域形变数据，为公路基础设施的整体稳定性评估提供基础信息。02无人机巡检：高精度影像采集与整体结构覆盖无人机高精度采集影像，覆盖整体结构，如厦门同安大桥利用无人机巡检平台，实现“无人机出动、后台诊断”分钟级响应，部分常规巡检任务由无人机替代。03地面感知：视频监控与传感器实时捕捉微观动态地面视频监控与传感器实时捕捉微观动态异常，如车载AI智能巡查设备安装在普通巡查车上，以正常速度行驶时自动拍摄路面图像并实时识别病害，湖北公路智能AI巡检系统病害检出率超90％。04水下探测：机器人破解水下基础盲区水下机器人逐步探测解决水下基础盲区，构建覆盖“天—空—地—海”的立体感知网络，让巡检工作覆盖桥梁每一处细节，如厦门同安大桥项目探索利用水下机器人探测水下基础。智能巡检系统试点成效与数据对比

效率提升：巡检耗时大幅缩短河南交投在S38新阳高速等路段试点中，AI巡查完成100公里双向路段仅需4.2小时，较传统人工巡查的16小时效率提升近4倍。

准确率突破：病害识别精准度高河南试点中AI对8类常见病害平均识别准确率达93.9%，其中坑槽、网裂等病害识别准确率达100%；湖北公路智能AI巡检系统病害检出率超90%。

安全升级：消除作业风险隐患AI巡查实现“不停车检测”，彻底消除传统人工巡检中人员下车查看带来的安全隐患，实现“人在车中坐，路况全知晓”。

成本优化：人力与资源投入降低AI巡查仅需2人协作即可完成100公里路段检测，较传统人工巡查3人配置减少人力投入；云南玉溪市易门县AI识别效率较人工提升20倍，降低长期运营成本。公路智慧养护决策支持体系05基于大数据的养护需求预测模型

多源数据融合输入整合历史养护数据（养护时间、措施、效果）、交通流量数据、路况监测数据（如路面传感器、图像识别结果）、气象数据及地理信息等多维度数据，构建全面的养护需求预测数据库。

机器学习预测算法运用回归分析、决策树、随机森林、LSTM等机器学习算法，对融合数据进行深度挖掘，建立路段级养护需求预测模型，可预测未来一段时间内不同类型病害的发生概率、严重程度及养护优先级。

病害发展趋势研判基于历史病害数据和实时监测数据，通过模型分析病害的发展规律和演化趋势，如裂缝扩展速度、车辙深度变化等，为预防性养护提供科学依据，实现从“被动修补”到“主动预防”的转变。

养护资源优化配置支持预测模型输出的养护需求结果，结合养护资金、设备、人员等资源情况，辅助管理者提前规划养护任务，优化资源分配，提高养护资金使用效率，降低养护成本，如甘肃“公路管养＋DeepSeek”AI系统辅助决策支持。基于多因素分析的方案匹配模型AI系统综合考量公路病害类型、严重程度、交通流量、地理位置及环境因素，从预设方案库中智能推荐适配方案。如对车流量大且路面出现中度裂缝的路段，推荐采用快速高效的微表处养护技术。成本效益动态评估与优化通过历史养护数据与AI算法，构建成本-效益优化模型，预测不同养护方案的短期投入与长期收益。广西交科集团AI决策大脑能生成针对性养护方案，助力节约养护资金约10%。养护资源智能调度与协同AI结合养护任务工作量、设备状态、人员技能及位置信息，制定科学的人、材、机调度方案。如紧急病害抢修时，快速调配附近具备相应技能的养护人员及设备，提高响应速度。方案执行效果反馈与持续迭代系统对养护方案实施效果进行数据化评估，将结果反馈至模型进行持续训练优化。博乐公路事业发展中心利用巡查数据复核养护质量，跟踪病害发展，为方案迭代提供依据。养护方案智能推荐与优化技术养护资源智能配置与调度系统

养护设备智能监测与管理通过在养护机械设备上配备先进传感器和控制系统，实时采集设备工作状态与环境数据，实现设备运行效率分析、维护保养建议及远程控制，提升设备管理精细化水平。

基于AI的养护任务智能调度AI系统综合分析设备状态、任务需求、路况数据及交通流量，自动生成最优调度方案，实现人、材、机高效协同作业，缩短作业时间，如甘肃“公路管养＋DeepSeek”AI系统辅助养护部门及时开展作业。

养护资源动态优化与成本控制利用大数据和人工智能技术对养护作业数据进行处理分析，预测养护需求，合理安排养护计划与资源分配，减少不必要支出，降低人力成本，如AI决策大脑助力节约养护资金约10%。

全流程闭环管理与效能评估构建“任务生成-派单-执行-核验-反馈”的全流程闭环管理机制，结合智能算法对养护效果进行评估复盘，持续优化调度策略，提升养护管理整体效能与决策科学性。从被动修补到预防性养护的转型

传统被动养护模式的局限性传统养护多为"坏了再修"的被动应对，依赖人工巡检，存在效率低、漏检率高、养护成本高、安全风险大等问题，难以适应大规模路网养护需求。

AI驱动预防性养护的核心理念基于AI技术，通过对公路病害的早期识别、发展趋势预测和科学评估，实现从"事后补救"向"事前预防"转变，提升养护主动性和精准性。

预防性养护的经济效益与实践AI检测技术通过提前干预、精准施策，可有效降低病害扩展造成的维修费用和社会成本。如AI巡查为养护单位制定精准计划提供数据支撑，推动养护从"被动修补"到"预防性养护"跨越。AI在公路运营管理中的创新应用06交通流量动态监测与异常事件识别多源数据融合的实时交通流量监测通过部署在公路沿线的智能传感器、车载GPS、高清摄像头等设备，结合5G传输技术，实时采集车流量、车速、车型等多维度数据，构建“云-边-端”协同计算架构，实现对交通流量的动态监测与精准分析。基于AI算法的交通异常事件智能识别运用深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），对实时视频流和传感器数据进行分析，能够快速识别交通拥堵、交通事故、车辆抛洒物、异常停车等事件，识别准确率较传统方法提升18%以上。恶劣天气下的交通应急推演与预警结合气象数据和历史交通事件记录，利用AI模型进行恶劣天气（如暴雨、大雾、强风）对交通影响的模拟推演，提前预测可能发生的交通异常，生成应急处置方案，为交通管理部门提供决策支持，提升恶劣天气下的交通安全性。收费智能稽核与偷逃费识别技术AI大模型驱动的多模态数据融合稽核AI大模型通过融合多模态数据与车辆特征、ETC缴费历史等信息，智能识别偷逃费违法行为，建立实时预警和可信度评估机制，比对多维数据并按历史行为异常评分，分级预警以助力人工稽查。自由流收费与AI稽核技术的协同应用深化车路协同与AI稽核技术，部署自由流收费系统，结合AI算法对通行数据进行实时分析，有效排查更为复杂隐蔽的偷逃费情况，确保收费的公正性与准确性。智能事件检测提升偷逃费识别效率智能事件检测利用AI大模型检测交通中的异常事件，相对于传统的AI感知模型，大模型通过小样本量学习，可针对偷逃费等长尾事件做到更精准的识别，提升稽核效率。车路协同与智能交通流调控系统

车路协同技术架构构建“云-边-端”协同的车路协同体系，路侧部署智能感知设备与边缘计算节点，实时采集车辆、路况、环境等多源数据，通过5G网络传输至云端大脑，实现全域交通状态的精准感知与协同决策。

智能交通流调控策略基于AI算法动态调整交通信号配时，如自适应信号灯可根据实时车流量优化放行时长；通过可变限速、匝道控制、车道级诱导等手段，引导车辆合理分布，提升大流量路段通行效率，部分示范工程通行效率提升20%。

自由流收费与AI稽核融合多模态数据与AI大模型，实现自由流收费，提升通行效率。同时，利用AI技术识别复杂隐蔽的偷逃费行为，结合车辆特征和ETC缴费历史，建立实时预警和可信度评估机制，保障收费公正性。

典型应用案例车路云一体化智能管控系统在部分地区试点，路侧及车载终端部署轻量化模型实现局部决策，云端负责全局规划与调度，有效提升了交通事件响应速度和整体路网运行效率。公路资产数字化建模与动态更新通过三维建模技术对公路资产（如路面、桥梁、交安设施等）进行数字化表征，形成精细的数字孪生体。例如厦门同安大桥已完成2453个构件精细化拆分与三维建模，并可结合AI巡检数据实现资产信息的动态更新与可视化管理。全生命周期数据整合与分析应用整合公路规划、建设、养护、运营各阶段数据，构建全生命周期数据库。AI技术对这些数据进行深度挖掘，可实现病害发展趋势预测、结构性能评估及养护需求分析，为从“被动修补”到“预防性养护”的转变提供数据支撑。智能监控与预警体系构建利用物联网传感器、无人机巡检、视频监控等手段，结合AI算法实现对公路资产状态的实时监控。如广西交科集团的AI智能体“科宝”可秒级识别垮塌、滑坡等灾害并触发预警，桥梁主动防撞预警系统累计发出超3万次预警，保障路网运行安全。基于数字孪生的养护决策优化依托公路数字孪生模型，模拟不同养护方案的实施效果，进行成本-效益分析与风险评估。AI驱动的决策支持系统可智能推荐养护方案、优化资源配置，如甘肃“公路管养＋DeepSeek”AI系统能自动生成桥梁病检报告，辅助科学决策。公路资产数字化管理与全生命周期监控技术实践与典型案例分析07省级公路AI巡检系统应用实践

湖北公路智能AI巡检系统：多类病害高精度识别由湖北省交投集团智能检测股份有限公司自主研发，集成成套巡检硬件装备，基于深度学习模型等技术，实现路面病害、路侧交安设施损坏、桥梁伸缩缝病害、道路抛洒物等多类病害与事件数据的自动化快速采集及高精度定位，病害检出率超90％，识别效率较人工提升30－50倍。目前已部署55台套，全线覆盖湖北交投集团管养的6559公里高速公路。青海省公路局AI巡检：效率提升与数据积累在湟源、海西、果洛、玉树公路总段试点应用AI巡检技术，完成国道109线、国道214线等41条路段5285公里的巡查，智能识别并记录路面各类病害35万条，成功采集并生成病害、资产及交安设施等结构化数据。通过部署车载AI巡检系统，单日检测里程大幅增长，缩短全域路网检测周期，改变以往依赖人力、受制于天气的被动局面。甘肃省“公路管养＋DeepSeek”AI系统：多功能智慧应用由省公路事业发展中心与丝绸之路信息港股份有限公司共同研发，基于DeepSeekR1技术的智能内核，搭建“智能检测+智慧问答+AI决策”三位一体的技术架构，具备AI智能问答、行业法规制度查询、桥梁病检报告自动生成、路面病害图像智能识别四大核心功能，助力养护部门及时开展公路养护作业，保障道路安全，促进公路行业知识共享与技术创新。新疆博乐“轻量化AI公路智慧巡查系统”：精准识别与闭环管理由安装在巡查车上的智能网络高清摄像机、北斗全频定位模块、AI识别算法终端和PAD交互终端以及智能养护云平台组成。通过深度学习、图像识别等先进技术，能较为精准地识别出非变形类路面病害、交安设施异常等，并实时上传至养护云平台，实现了从病害巡查到处治的无缝对接和闭环管理。在提升公路养护效率、降低养护成本、增强公路安全性等方面具有显著优势。农村公路低成本AI检测方案探索农村公路检测的痛点与需求农村公路路况复杂、养护难度大，传统人工巡检存在效率低、成本高、风险大等问题，亟需低成本、高效率的智能检测方案。轻量化AI巡查系统的应用博乐公路事业发展中心应用“轻量化AI公路智慧巡查系统”，由智能摄像机、北斗定位模块、AI识别终端和云平台组成，实现非变形类路面病害、交安设施异常的精准识别与实时上传，提升效率并降低人力成本。低成本数据采集与高效识别云南省玉溪市易门县采用自动检测车结合激光照明高清相机，最小分辨率达1-3毫米，AI识别效率达每小时10万张图像（覆盖5万平方米路面），较人工识别效率提升20倍，为养护决策提供基础数据支撑。校企合作与技术落地模式湖北三峡职业技术学院“路‘鉴’不平”团队研发“路‘鉴’”系统，将AI视觉识别、边缘计算与工程评估模型融合，实现毫秒级自动识别与分级评估，直接读取巡查车辆或无人机采集数据，降低检测成本与门槛，已进入实测验证阶段。公路养护AI智能体平台建设案例单击此处添加正文

甘肃“公路管养＋DeepSeek”AI系统由甘肃省公路事业发展中心与丝绸之路信息港股份有限公司共同研发，基于DeepSeekR1技术智能内核，搭建“智能检测+智慧问答+AI决策”三位一体技术架构，具备AI智能问答、行业法规制度查询、桥梁病检报告自动生成、路面病害图像智能识别四大核心功能，推动全省公路养护管理智能化、数字化发展。广西交科集团AI智能体“科宝”依托40余年海量建管养运大数据，通过全链路数智化手段，驱动主动防船撞预警系统，实现船舶轨迹AI动态映射与碰撞风险识别；搭载“AI决策大脑”自动解析监测数据，生成针对性养护方案，节约养护资金约10%；可秒级识别垮塌、滑坡等灾害并触发预警，全方位保障路网运行安全。厦门“天—空—地—海”协同智能巡检与评估诊断智能体在同安大桥等试点应用，构建覆盖“天—空—地—海”的立体感知网络，基于大语言模型、多模态大模型与智能体协同框架，实现任务智能规划、多设备协同、病害精准识别与量测、数字孪生映射及报告自动生成，部分常规巡检任务由无人机替